Мировая гонка искусственного интеллекта превращается в один из крупнейших инвестиционных циклов в истории. По базовому прогнозу PwC, с 2026 по 2050 год глобальные капитальные вложения в дата-центры и необходимую для них вычислительную инфраструктуру достигнут $31,6 трлн. Если внедрение ИИ пойдёт быстрее ожидаемого, сумма может приблизиться уже к $50 трлн. Масштабы настолько велики, что нынешний бум сравнивают со строительством железных дорог, электрификацией и появлением интернета.

Главный вопрос теперь заключается не в том, способен ли ИИ изменить экономику, а в том, успеет ли экономический эффект оправдать гигантские расходы. Дата-центры, электростанции, сети и миллионы ускорителей строятся уже сегодня, тогда как новые источники доходов ещё только предстоит создать. Даже если инвестиционная волна закончится финансовым кризисом или болезненной коррекцией рынка, построенная инфраструктура никуда не исчезнет. Подобно железным дорогам и интернету, она может продолжить менять экономику уже после того, как первоначальный инвестиционный ажиотаж закончится.

До 2050 года на инфраструктуру уйдут десятки триллионов долларов

PwC оценивает базовый объём глобальных капитальных вложений в дата-центры до 2050 года в $31,6 трлн.

Причём расходы, вероятно, не достигнут пика в ближайшие несколько лет с последующим резким снижением. Наоборот, аналитики ожидают их дальнейшего роста.

Если в 2026 году ежегодные инвестиции составляют примерно $800 млрд, то к 2030 году показатель может увеличиться до $1,1 трлн, а к 2050-му — до $1,8 трлн в год.

При более быстром распространении искусственного интеллекта совокупные расходы способны приблизиться к $50 трлн.

Это делает нынешний цикл принципиально отличным от многих инфраструктурных бумов прошлого.

Строительство дата-центров — только часть расходов

На первый взгляд может показаться, что основная часть денег потребуется для строительства гигантских вычислительных комплексов. Однако сами здания окажутся далеко не самой дорогой составляющей.

Серверы, графические ускорители, системы хранения и сетевое оборудование устаревают намного быстрее бетонных конструкций и энергетической инфраструктуры.

PwC предполагает, что вычислительное оборудование придётся серьёзно обновлять примерно каждые четыре-шесть лет.

Поэтому строительство одного дата-центра фактически запускает многолетний цикл последующих инвестиций. На каждый доллар первоначальных строительных расходов в перспективе может приходиться около $12 затрат на информационно-коммуникационное оборудование.

К 2050 году на серверы, накопители, сети, GPU и другую вычислительную технику может приходиться уже около 93% капитальных расходов отрасли.

ИИ-инфраструктуру поэтому правильнее рассматривать не как единовременную стройку, а как постоянно обновляемую промышленную систему.

ИИ-бум уже превосходит предыдущие технологические революции

Экономисты сравнивают происходящее сразу с несколькими историческими инвестиционными циклами.

В XIX веке огромные капиталы направлялись на строительство железных дорог. Затем последовала масштабная электрификация, развитие автомобильных магистралей, телекоммуникаций и, наконец, интернета.

Каждый такой период сопровождался резким увеличением инвестиций и ожиданиями огромной будущей прибыли.

Однако нынешняя волна отличается не только абсолютным количеством денег.

Расчёты исследователей показывают, что капиталоёмкость американской ИИ-инфраструктуры относительно экономики страны может превысить показатели предыдущих крупных инвестиционных циклов.

Именно поэтому всё чаще возникает вопрос: способен ли рынок достаточно быстро заработать деньги, необходимые для обслуживания таких вложений?

Построить инфраструктуру недостаточно — её нужно окупить

Главная проблема ИИ-бума постепенно смещается из технологической области в финансовую.

Мало кто спорит с тем, что современные модели уже способны автоматизировать часть интеллектуальной работы, ускорять программирование, анализировать огромные массивы информации и выполнять задачи, которые ещё недавно считались исключительно человеческими.

Но технологическая полезность не равна коммерческой окупаемости.

Компании должны получать от ИИ достаточно дополнительной выручки, чтобы оплачивать дата-центры, электричество, ускорители, кредиты и регулярное обновление оборудования.

И здесь цифры становятся намного менее комфортными.

Гиперскейлерам предстоит найти триллионы долларов новой выручки

По оценкам Bain & Company, крупнейшим американским операторам облачной инфраструктуры в течение следующих пяти лет потребуется создать источники дополнительной выручки примерно на $4,2 трлн.

Иначе огромные вложения в инфраструктуру искусственного интеллекта будет всё сложнее экономически обосновывать.

Причём речь идёт не просто о продаже большего количества подписок на чат-ботов.

Для оправдания нынешнего инвестиционного масштаба ИИ должен начать создавать принципиально новые рынки и заметно увеличивать производительность уже существующих отраслей.

Среди потенциальных направлений называют робототехнику, автоматизированное производство, разработку новых материалов, медицину, программирование и научные исследования.

Если подобные рынки действительно появятся, сегодняшние расходы могут оказаться вполне рациональными.

Если нет — финансовой системе придётся столкнуться с серьёзной переоценкой построенных мощностей.

Инвесторы готовы тратить суммы, несопоставимые с нынешней выручкой

Масштаб ожиданий хорошо демонстрируют планы крупнейших разработчиков ИИ.

Anthropic, например, сообщала инвесторам о сотнях миллиардов долларов будущих обязательств, связанных в том числе с вычислительными ресурсами и инфраструктурой.

Подобная модель предполагает, что будущий рынок искусственного интеллекта окажется во много раз крупнее сегодняшнего.

Фактически отрасль строит инфраструктуру не под существующий спрос, а под экономику, которая, как надеются её участники, появится через несколько лет.

Это одновременно и главное преимущество нынешней инвестиционной волны, и её крупнейший риск.

Производительность должна расти значительно быстрее

Ещё одна проблема заключается в разрыве между ожидаемой стоимостью ИИ-компаний и тем экономическим эффектом, который технология демонстрирует сейчас.

Аналитики JPMorgan обращают внимание на то, что для оправдания нынешних оценок крупнейших участников рынка одного умеренного повышения производительности будет недостаточно.

В качестве показательного примера рассматривается Nvidia — один из главных бенефициаров бума ИИ-ускорителей.

Чтобы столь высокие оценки компаний соответствовали фундаментальному влиянию технологии на экономику, рост производительности труда в США должен заметно ускориться и оставаться высоким на протяжении многих лет.

Пока официальные долгосрочные прогнозы намного осторожнее.

Получается необычная ситуация: фондовый рынок уже частично оценивает ИИ так, словно масштабная революция производительности состоялась, тогда как реальная экономика ещё только должна её продемонстрировать.

Американскому ИИ может понадобиться рынок на триллионы долларов ежегодно

Исследователи также пытаются определить, какого размера должен достичь рынок искусственного интеллекта, чтобы оправдать строящуюся инфраструктуру.

Расчёты профессора финансов Колумбийского университета Стина Ван Ньювербурга показывают, насколько высокой оказывается необходимая планка.

К началу следующего десятилетия американским потребителям и компаниям, возможно, потребуется тратить на связанные с ИИ услуги триллионы долларов ежегодно.

В одном из сценариев речь идёт примерно о $3,5 трлн в год к 2032 году.

По масштабам это уже сопоставимо с крупнейшими категориями расходов американской экономики.

Именно здесь проходит граница между двумя взглядами на происходящее.

Оптимисты считают, что ИИ станет таким же фундаментальным производственным ресурсом, как человеческий труд, энергия или вычислительная техника.

Скептики отвечают, что даже очень полезная технология совершенно не обязательно способна генерировать доходы, необходимые для оправдания настолько дорогой инфраструктуры.

Главным ограничением может стать не количество денег, а электричество

Есть и другая проблема, которую невозможно решить одним увеличением инвестиций.

Дата-центрам требуется огромное количество электроэнергии.

PwC называет доступ к дешёвому и надёжному энергоснабжению одним из ключевых факторов, определяющих будущую географию ИИ-инфраструктуры.

Для новых вычислительных кластеров нужны не только GPU. Необходимо строить или модернизировать электростанции, линии электропередачи, подстанции, системы охлаждения и сетевую инфраструктуру.

Поэтому дальнейшее развитие ИИ всё сильнее переплетается с энергетикой.

Страна может располагать деньгами и спросом на вычисления, но без достаточного количества электроэнергии построить необходимую инфраструктуру будет невозможно.

Даже поставки чипов способны изменить глобальный прогноз на триллионы

Ещё одним ограничением остаётся производство передовых полупроводников.

PwC отдельно рассчитала сценарий, при котором международная торговля современными чипами столкнётся с серьёзными ограничениями.

В таком случае глобальные инвестиции в дата-центры до 2050 года могут снизиться примерно с $31,6 до $25,5 трлн.

Разница превышает $6 трлн.

Это показывает, насколько тесно ИИ-бум связан не только с программным обеспечением, но и с физическими производственными цепочками — фабриками полупроводников, энергетикой, сырьём, сетями и международной торговлей.

История уже знает технологические пузыри, которые всё равно изменили мир

Огромные инвестиции и завышенные ожидания не обязательно означают, что сама технология бесполезна.

История неоднократно демонстрировала обратное.

Железнодорожный бум сопровождался спекуляциями, банкротствами и финансовыми кризисами, но построенные железные дороги фундаментально изменили экономику.

Похожая ситуация произошла с телекоммуникационным сектором в конце 1990-х годов.

Инвесторы вкладывали огромные деньги в интернет-компании и инфраструктуру. Затем пузырь доткомов лопнул, множество компаний исчезло, а инвесторы потеряли миллиарды долларов.

Но проложенные оптоволоконные линии, дата-центры и сети остались.

Через несколько лет именно эта инфраструктура стала фундаментом для новой цифровой экономики, облачных сервисов, социальных сетей, видеостриминга и современной электронной коммерции.

С ИИ теоретически может произойти нечто похожее.

Финансовый пузырь и технологическая революция не исключают друг друга

Именно поэтому спор о существовании «пузыря ИИ» не имеет простого ответа.

Вполне возможно, что сразу два утверждения окажутся правильными.

Инвесторы действительно могут переоценивать краткосрочную прибыльность искусственного интеллекта, а часть компаний и дата-центров — оказаться экономически неоправданными.

Одновременно сама технология способна фундаментально изменить производство, науку, программирование, медицину и рынок труда.

Финансовый кризис в таком случае не отменит технологическую революцию. Он лишь перераспределит активы и определит, кто в конечном итоге будет владеть построенной инфраструктурой.

Рынок труда почувствует изменения неравномерно

Одним из первых мест, где последствия развития ИИ уже становятся заметными, является рынок труда.

Однако воздействие технологии сильно зависит от профессии.

Интеллектуальные задачи, выполняемые полностью за компьютером, автоматизировать значительно проще, поскольку ИИ уже существует в той же цифровой среде.

С физическим трудом ситуация принципиально сложнее.

Чтобы заменить человека на складе, стройке, производстве или в сфере обслуживания, недостаточно создать хорошую языковую модель. Необходимы доступные роботы, надёжные манипуляторы, системы машинного зрения и способность безопасно действовать в непредсказуемой физической среде.

Поэтому распространение ИИ по различным профессиям будет происходить с совершенно разной скоростью.

Настоящий экономический эффект может проявляться десятилетиями

История предыдущих технологических революций показывает ещё одну закономерность: между появлением новой технологии и её максимальным экономическим эффектом часто проходят десятилетия.

Компании должны изменить производственные процессы, сотрудники — получить новые навыки, а вокруг технологии должны возникнуть новые продукты, отрасли и бизнес-модели.

Поэтому искусственный интеллект вполне способен оказаться одновременно революционной технологией и плохой краткосрочной инвестицией для части нынешних участников рынка.

Финансовая система хочет получить отдачу через несколько лет. Для полноценной перестройки экономики может потребоваться значительно больше времени.

ИИ может изменить мир раньше, чем инвесторы получат прибыль

Именно это делает нынешний инвестиционный цикл необычным.

Человечество уже начинает строить вычислительную инфраструктуру стоимостью в десятки триллионов долларов, не имея гарантий, что существующие бизнес-модели смогут её окупить.

В ближайшие годы станет понятно, способен ли искусственный интеллект достаточно быстро повысить производительность, создать новые отрасли и сформировать триллионы долларов дополнительного спроса.

Если этого не произойдёт вовремя, рынок может столкнуться с банкротствами, списанием инвестиций, падением стоимости технологических компаний и консолидацией отрасли.

Но даже такой сценарий не обязательно будет означать провал искусственного интеллекта.

Дата-центры, энергетическая инфраструктура, полупроводниковые производства и вычислительные мощности останутся существовать после финансовой коррекции. Их стоимость может упасть, владельцы — смениться, а использование — стать значительно дешевле.

Поэтому главный парадокс нынешнего ИИ-бума заключается в том, что инвесторы могут потерять огромные деньги даже в том случае, если окажутся правы в главном.

Искусственный интеллект действительно может изменить мир. Вопрос лишь в том, произойдёт ли это достаточно быстро, чтобы заработать на революции успели именно те, кто сегодня оплачивает её строительство.